Metabase MCP

Metabase 官方 MCP 服务器:让 AI Agent 搜索、查询并可视化你的业务数据。

MCP 服务器
MCPMetabaseBusiness IntelligenceAnalytics
已验证

安装

传输方式: http

claude mcp add --transport http metabase https://{your-metabase-url}/api/metabase-mcp

工具列表 (23)

  • alert_write

    Create or update alerts that deliver a saved question's results to email or Slack on a schedule.

  • bookmark_content

    Bookmark or unbookmark a question, model, metric, dashboard, document, or collection.

  • browse_collection

    List or tree-browse the items in a collection, including trash and snippets.

  • browse_data

    Walk databases, schemas, tables, models, and fields to discover data structure.

  • collection_write

    Create or update a collection (rename, describe, move, trash, or mark official).

  • dashboard_write

    Create or update a dashboard with cards, layout, filters, and tabs.

  • document_write

    Create or update a Metabase document (Markdown with card embeds and layout blocks).

  • duplicate_content

    Copy a question, dashboard, or document into another collection, optionally deep-copying dashboard cards.

  • execute_query

    Run a structured MBQL query (counts, sums, grouping, filtering, joins) and return rows.

  • execute_sql

    Write and run raw SQL against a database (window functions, CTEs, engine-specific SQL).

  • get_content

    Fetch full details of questions, models, metrics, dashboards, documents, or collections by id.

  • get_parameter_values

    List the valid values for a dashboard or question filter parameter.

  • glossary

    Look up or list glossary terms and their definitions.

  • learn

    Read Metabase reference docs on a topic (query dialect, visualization settings, native parameters, etc.).

  • measure_write

    Create or update a measure (a reusable aggregation on a table).

  • metric_write

    Create or update a metric (a saved single-aggregation query with a visualization).

  • question_write

    Create or update a saved question or model from a query, SQL, or query handle.

  • render_drill_through

    Render a drill-through chart inline in clients that support visualizations.

  • run_saved_question

    Run a saved question by id, optionally applying parameter values.

  • search

    Search Metabase content (questions, models, metrics, dashboards, documents, tables) by keyword or semantic query.

  • segment_write

    Create or update a segment (a reusable saved filter on a table).

  • subscription_write

    Create or update a dashboard subscription delivering results by email or Slack.

  • visualize_query

    Run a query and render it as an inline chart in clients that support visualizations.

质量与安全评分

开源协议90
维护状态100
安全性85
文档质量95
开源协议: AGPL-3.0-only
版本: v0.65.3
最近更新: 2026-11-09

价格

Free and open source (AGPL); requires your own Metabase instance (self-hosted free or Metabase Cloud).

Metabase MCP
Metabase MCP
Metabase MCP
Metabase MCP

Metabase MCP 评测:问业务数据一个问题,得到一张图表

业务问题总是死在仪表盘里。有人问各渠道销售怎么样,回答需要一个 Metabase 登录、找到正确的问题、设好筛选,再把截图粘贴回聊天。数据就在那里,但提问的人没有中间人就够不到它。

Metabase MCP 是 Metabase 官方的服务器,它让 AI Agent 直接访问你的分析数据。2026 年 11 月发布的 0.65.3 版通过远程 HTTP 端点加 OAuth 提供 23 个工具:搜索、查询、可视化、编写问题与仪表盘。Agent 读懂问题,对你的数据运行查询,返回一张图表。分析从“翻仪表盘”变成了一场对话。

什么是 Metabase MCP?

Metabase MCP 是由 Metabase 维护的 Model Context Protocol 服务器。它作为远程端点运行在你自己的 Metabase 实例上,通过 OAuth 2.0 按用户认证。Agent 只能看到该用户在 Metabase 里有权看到的内容,因为工具的作用域就是用户自己的权限。

23 个工具覆盖完整的分析循环。搜索找到问题、仪表盘和集合。执行工具运行已保存的问题或原始 SQL。可视化把查询结果渲染成图表。写入工具创建和编辑问题与仪表盘。Agent 可以回答问题、把答案保存为 Metabase 问题、放上仪表盘,全程不用打开 Metabase 界面。

核心功能

1. 提问之前先搜索已有的分析

Agent 先搜索已有的问题、仪表盘和集合,复用团队已经做过的工作,而不是从头重建同一张图表。

2. 运行已保存的问题和原始 SQL

按名字执行已保存的问题,或者在需要新内容时运行原始 SQL。Agent 像分析师一样处理数据,而不是靠猜截图。

3. 把结果可视化成图表

查询结果可以渲染成图表,答案以团队一眼能看懂的图片回来,而不是粘贴到聊天里的一大串数字。

4. 编写问题与仪表盘

Agent 可以创建和编辑问题与仪表盘,找到的答案就成了你分析体系里永久的一部分,而不是一次性的回复。

5. 你已经信任的权限体系

OAuth 2.0 按用户认证,工具遵守该用户在 Metabase 里的权限。Agent 看不到用户看不到的数据,因为它继承的是同一套访问规则。

工作原理

把客户端连到你的 Metabase 实例的 MCP 端点,完成 OAuth 登录。Claude Code 里是一条命令,Cursor 和 VS Code 里是一小段 JSON。然后用日常语言向 Agent 问一个业务问题。它搜索已有问题、运行查询、返回结果,通常是一张图表。

如果问题还不存在,Agent 可以写一个、保存到 Metabase、加到仪表盘上,下一个问同样问题的人立刻就能得到答案。

适合谁用?

已经在用 Metabase 的团队、每天问业务问题的产品经理和创始人,以及想让 Agent 先过一遍问题而不是从空白仪表盘开始的分析师。如果你的数据在 Metabase 里,这就是让 Agent 从旁观者变成分析师的连接。

价格

免费开源(AGPL),需要你自己的 Metabase 实例(自托管免费或 Metabase Cloud)。MCP 服务器本身不收费。

优点与缺点

优点

  • 官方服务器:23 个工具覆盖搜索、查询、可视化与写入
  • OAuth 2.0 按用户认证,作用域就是用户自己的 Metabase 权限
  • 答案以图表回来,还能保存为问题和仪表盘
  • 维护非常活跃:写这篇评测的当周刚发了新版本

缺点

  • 需要你自己的 Metabase 实例,没有现成的托管分析服务可连
  • 写入工具可以创建、编辑、删除内容并运行 SQL,权限需要小心
  • 同一仓库里的企业版目录代码采用商业许可

上手提示

先问一个你每天都会看的指标,比如各渠道销售额。让 Agent 搜索已有问题、运行查询、返回图表。如果答案满意,让它把问题保存下来,下次直接问。慢慢把常用的问题都变成 Agent 能回答的,仪表盘就不用一个个翻了。团队里其他人问同样的问题时,Agent 也能直接给出保存好的答案。

最终评价

如果你的业务数据在 Metabase 里,Agent 就应该能向它提问。这是官方、免费的做法,能把分析从“翻仪表盘”变成“问一个问题”。连上它,问它销售怎么样,看它带着一张图表回来。

在 GitHub 上试用 Metabase MCP